拉莫塞特朗的剂量策略,以预防术后恶心和吐,以及使用随机对照试验获得的数据开发预测模型:一项比较研究
Byung-Moon Choi1, Eunha Kim1, Dong Ho Kim1
1Department of Anesthesiology and Pain Medicine, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, Korea.
重复使用拉莫塞特朗并没有预防术后恶心和吐 (PONV). 机器学习模型在预测PONV发病率方面比Apfel得分更准确.
科学领域:
- 麻醉学 麻醉学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 手术后恶心和吐 (PONV) 是麻醉的常见副作用.
- 拉莫塞是一种用于PONV预防的5-HT3受体对抗剂.
- 对PONV的预测模型对于有针对性的预防策略至关重要.
研究的目的:
- 评估在预防PONV中重复使用拉莫塞特龙的疗效.
- 将基于机器学习的模型与PONV预测的Apfel得分进行比较.
主要方法:
- 一项随机对照试验,涉及261名接受标准或重复剂量拉莫塞的乳腺手术患者.
- 这项研究的数据与先前的数据相结合,创建了一个1390名患者的数据集.
- 构建和比较了机器学习模型 (分类树,随机森林,XGBoost,神经网络) 和Apfel模型.
主要成果:
- 标准剂量和重复剂量拉莫塞龙组之间的PONV发病率没有显著差异 (38.5%与45.8%,P=0.317).
- 阿菲尔模型表现出高灵敏度 (0.815) 但较低的特异性 (0.344) 和准确性 (0.495).
- 与Apfel模型相比,机器学习模型表现出更高的特异性和准确性.
结论:
- 重复服用拉莫塞特朗在减少PONV发病率方面没有效果.
- 与已建立的Apfel模型相比,机器学习方法为PONV预测提供了更高的准确性.
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